彭志勝，陳曉藝，程思宇

(安徽建筑大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，安徽 合肥 230601)

自計(jì)劃生育政策發(fā)布以來(lái)，人口出生率持續(xù)下降，人口紅利逐漸消失，老齡化程度加重。據(jù)聯(lián)合國(guó)發(fā)布預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)2025年我國(guó)65歲以上人口將超過(guò)2億，占總?cè)丝诘?5%。西方國(guó)家經(jīng)歷近百年的時(shí)間才進(jìn)入老齡化社會(huì)，而中國(guó)僅用了18年且速度仍在加快。在此背景下，2011年國(guó)家逐步試點(diǎn)實(shí)行“單獨(dú)二孩”政策，以期提高人口出生率減緩人口老齡化進(jìn)程，但政策效果不顯著。2016年1月1日國(guó)家開(kāi)始全面開(kāi)放二孩政策，并于2021年五月底開(kāi)始實(shí)施三孩政策，具體政策效果待評(píng)估。

人口政策放開(kāi)后，隨著家庭成員的增多，很多家庭會(huì)選擇購(gòu)置面積更大、功能更全的房子。1998年出臺(tái)《關(guān)于進(jìn)一步深化城鎮(zhèn)住房制度改革和加快住房建設(shè)的通知》文件，國(guó)家開(kāi)始實(shí)施房地產(chǎn)市場(chǎng)改革，房?jī)r(jià)迅速上漲。國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)表明，2000-2020年全國(guó)住宅商品房平均銷(xiāo)售價(jià)格從每平米1948.00元上漲到每平米9860.00元，漲幅超5倍，部分一、二線(xiàn)城市2020年平均房?jī)r(jià)達(dá)到30000元以上，房?jī)r(jià)可能成為影響家庭生育行為決策的重要影響因素。因此，研究人口政策放開(kāi)背景下房?jī)r(jià)對(duì)出生率的影響具有現(xiàn)實(shí)意義。

關(guān)于人口政策、人口出生率關(guān)系的研究很多。李江一[1]利用微觀(guān)調(diào)查數(shù)據(jù)的作用機(jī)理模型分析提出“全面二孩”政策發(fā)布后，人們不僅推遲了生育進(jìn)度而且降低了生育的意愿。鄧?yán)胶屠钽懡躘2]認(rèn)為人口政策的開(kāi)放長(zhǎng)期來(lái)看會(huì)減緩人口老齡化的步伐并向著人口素質(zhì)紅利方向轉(zhuǎn)變。馬良、方行明、雷震和蔡曉陳[3]提出人口政策順利實(shí)施需要擁有穩(wěn)定的收入水平、平穩(wěn)的房?jī)r(jià)以及充足的養(yǎng)育資金等幾個(gè)必要條件。而胡佩和王洪衛(wèi)[4]通過(guò)建立家庭生育效用理論模型發(fā)現(xiàn)，家庭的生育時(shí)間沒(méi)有明顯受到人口政策的影響，高額的育兒成本制約人們的生育決策。季曉旭[5]認(rèn)為生育意愿會(huì)隨著經(jīng)濟(jì)水平、教育和觀(guān)念改變而下降，進(jìn)而導(dǎo)致出生率的下降。長(zhǎng)期處于人口老齡化的社會(huì)結(jié)構(gòu)沖擊下，會(huì)使得人口紅利損失嚴(yán)重，從而造成國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力下降。因此尋找出生率低迷原因，緩解人口老齡化現(xiàn)狀，恢復(fù)人口紅利有重要價(jià)值。

學(xué)者研究認(rèn)為房?jī)r(jià)與人口出生率有著密不可分的關(guān)系。GregoryMankiwDavid N.Weil[6]首次將人口與房?jī)r(jià)看成相互影響的變量。Alessandro Piergallini[7]分析人口變化對(duì)房?jī)r(jià)的影響，證明出生率下降會(huì)導(dǎo)致通貨膨脹，從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看會(huì)促使房?jī)r(jià)上漲。Clara H.Mulder[8]研究發(fā)現(xiàn)購(gòu)房資金可能會(huì)與撫養(yǎng)子女的成本形成競(jìng)爭(zhēng)。林寒和羅教講[9]研究認(rèn)為長(zhǎng)期來(lái)看人口政策的放開(kāi)會(huì)提高人口出生率，對(duì)房?jī)r(jià)起到促進(jìn)作用。王心蕊[10]利用財(cái)富世代轉(zhuǎn)移模型,提出生育率水平越低，房?jī)r(jià)上漲越快。鄭永銳[11]則將我國(guó)31個(gè)省市自治區(qū)分為東中西部，認(rèn)為出生率降低，老齡化程度的加深會(huì)促進(jìn)房?jī)r(jià)增長(zhǎng)。同時(shí)鄧瀏睿和周子旋[12]通過(guò)建立logit模型也得出結(jié)論，在人口政策的背景下生育行為被不斷攀升的房?jī)r(jià)所抑制。

綜上所述，關(guān)于人口政策和房?jī)r(jià)影響著人口出生率的相關(guān)研究成果豐碩，但尚存在一定局限性：(1)既有文獻(xiàn)都是從全國(guó)或者按東中西部地區(qū)劃分，研究視角不夠全面，沒(méi)有充分考慮區(qū)域之間的經(jīng)濟(jì)差異。(2)既有文獻(xiàn)大多直接討論房?jī)r(jià)對(duì)人口出生率的影響，鮮有學(xué)者研究在人口政策放開(kāi)前后房?jī)r(jià)對(duì)出生率影響的變化情況。本文擬從以下幾點(diǎn)進(jìn)行改進(jìn)：(1)房?jī)r(jià)水平作為區(qū)域劃分主要標(biāo)準(zhǔn)，利用系統(tǒng)聚類(lèi)分析的方法將我國(guó)31個(gè)省市自治區(qū)分為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ類(lèi)地區(qū)，充分考慮地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異，結(jié)果更為科學(xué)。(2)增加了房?jī)r(jià)與人口政策的交互項(xiàng)，考慮了人口政策發(fā)布前后房?jī)r(jià)與出生率關(guān)系的變化情況，研究視角更全面。

一、指標(biāo)選取、模型構(gòu)建與地區(qū)劃分

為深入研究人口政策放開(kāi)前后房?jī)r(jià)對(duì)人口出生率的影響，收集2009-2018年全國(guó)31個(gè)省市自治區(qū)與人口政策、房?jī)r(jià)和出生率相關(guān)的省際面板數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源為歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

(一)指標(biāo)選取

1.被解釋變量。反映出生率水平指標(biāo)有出生率和人口自然增長(zhǎng)率?？紤]到自然增長(zhǎng)率受死亡率影響，不能準(zhǔn)確觀(guān)測(cè)人口政策實(shí)施效果。因此選擇人口出生率作為被解釋變量。

2.解釋變量。(1)房?jī)r(jià)一般在住宅層面影響著出生率，采用住宅商品房平均銷(xiāo)售價(jià)格作為衡量房?jī)r(jià)的指標(biāo)。(2)考慮到三孩政策剛剛發(fā)布，不在研究的樣本時(shí)間段，因此只分析全面二孩政策發(fā)布前后的影響情況。以各地區(qū)全面放開(kāi)“二孩政策”時(shí)間作為節(jié)點(diǎn)，設(shè)置虛擬變量，政策實(shí)施年份取“1”，未實(shí)施年份取“0”。

3.控制變量。人口出生率一般受經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、教育水平、社會(huì)保障程度、人口結(jié)構(gòu)以及生育觀(guān)念的影響,[13]為了準(zhǔn)確分析房?jī)r(jià)對(duì)人口出生率的影響需要控制以下幾個(gè)因素：(1)人均GDP在一定程度上反映了地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，選擇人均GDP作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的控制指標(biāo)。(2)大專(zhuān)及以上學(xué)歷人口比重一般反應(yīng)了當(dāng)?shù)氐氖芙逃?，因此選擇具有大專(zhuān)及以上學(xué)歷的人數(shù)除以大于婚育年齡總?cè)丝跀?shù)作為教育水平的控制指標(biāo)。(3)地方財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出則代表地區(qū)社會(huì)保障程度的控制指標(biāo)。(4)當(dāng)一個(gè)地區(qū)65歲及以上老年人口比例達(dá)到7%時(shí)，就意味著這個(gè)地區(qū)進(jìn)入了老齡化社會(huì)，極大影響地區(qū)生產(chǎn)力水平并影響地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平，所以選擇老年化率作為人口結(jié)構(gòu)的控制指標(biāo)。(5)城鎮(zhèn)化率是指地區(qū)城市人口與地區(qū)總?cè)丝诘谋壤?，由于城市和農(nóng)村的生育率和生育觀(guān)念存在較大差異，城鎮(zhèn)化率也會(huì)影響人口出生率，為了更好的反映生育觀(guān)念在模型中的影響效果，選擇地區(qū)城市人口除以總?cè)丝诘谋壤鳛榭刂浦笜?biāo)。

根據(jù)上述選用指標(biāo)，收集相關(guān)數(shù)據(jù)，描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。

表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

(二)模型構(gòu)建

為了研究人口政策、房?jī)r(jià)與人口出生率之間的關(guān)系，以人口出生率作為被解釋變量，房?jī)r(jià)和虛擬變量作為解釋變量，同時(shí)控制經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、教育水平、社會(huì)保障程度、人口結(jié)構(gòu)以及生育觀(guān)念的影響等變量進(jìn)行回歸分析，構(gòu)建以下模型：

yit=α0+β1pit+β2Dit+∑γitzit+εit(1)

其中：y表示人口出生率；α0為常數(shù)項(xiàng)；p代表房?jī)r(jià)；D為虛擬變量,政策實(shí)施年份取“1”，未實(shí)施年份取“0”；z代表人均GDP、教育水平、社會(huì)保障程度、老齡化率及城鎮(zhèn)化率；ε表示擾動(dòng)項(xiàng)；i和t分別代表不同省份和年份。

為了進(jìn)一步分析人口政策發(fā)布后變化情況，建立房?jī)r(jià)與人人口政策的交互項(xiàng)將對(duì)象加以控制，依據(jù)政策實(shí)施前后的實(shí)際效果，進(jìn)而將政策產(chǎn)生的影響程度更直觀(guān)的表示出來(lái)，因此在式(1)的基礎(chǔ)上引入房?jī)r(jià)與虛擬變量的交互項(xiàng)構(gòu)建回歸模型：

yit=α0+β1pit+β2Dit+β3Ditpit+∑γitzit+εit(2)

(三)地區(qū)劃分

常規(guī)的東中西部劃分方法，把房?jī)r(jià)差距很大的一些省份劃分在一個(gè)地區(qū)，地區(qū)間的差異反而不明顯，會(huì)掩蓋房?jī)r(jià)對(duì)于出生率的真實(shí)影響。為了更好的探究人口政策背景下房?jī)r(jià)對(duì)出生率的影響，依據(jù)房地產(chǎn)市場(chǎng)開(kāi)發(fā)程度和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,選取住宅商品房平均銷(xiāo)售價(jià)格、GDP、人均收入水平、房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)住宅投資額、房地產(chǎn)竣工房屋面積和商品房銷(xiāo)售面積等6個(gè)指標(biāo)，收集2009-2018年的數(shù)據(jù)，采用系統(tǒng)聚類(lèi)法將31個(gè)省市劃分為Ⅰ類(lèi)、Ⅱ類(lèi)、Ⅲ類(lèi)地區(qū)，具體結(jié)果如表2所示。

表2 31個(gè)省市的三類(lèi)地區(qū)劃分

二、實(shí)證結(jié)果分析

(一)單位根檢驗(yàn)

當(dāng)面板數(shù)據(jù)非平穩(wěn)時(shí)，會(huì)出現(xiàn)偽回歸問(wèn)題。為了確定所選變量是否平穩(wěn)，需要對(duì)各變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。為了檢驗(yàn)數(shù)據(jù)平穩(wěn)性，假設(shè)存在相同單位根時(shí)選擇IPS方法檢驗(yàn)；假設(shè)存在不同單位根時(shí)選擇LLC方法檢驗(yàn)。具體檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示，結(jié)果表明變量均為平穩(wěn)序列，且不存在單位根。

表3 單位根檢驗(yàn)

(二)回歸結(jié)果

由于面板數(shù)據(jù)存在時(shí)間維度，應(yīng)使用固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)需進(jìn)行檢驗(yàn)。本文使用Hausman檢驗(yàn)結(jié)果表明選擇固定效應(yīng)模型更適合。結(jié)果如表4所示。

表4 實(shí)證分析結(jié)果

1.全國(guó)樣本回歸結(jié)果

如表1列(1)所示，房?jī)r(jià)的回歸系數(shù)為-0.154，在1%的水平下顯著，房?jī)r(jià)上漲顯著降低出生率。究其原因，房?jī)r(jià)的快速上漲使得住房預(yù)算超出人們的預(yù)期，降低人們生育期望，因此全國(guó)層面來(lái)看房?jī)r(jià)會(huì)降低人口出生率。

為分析人口政策實(shí)施前后房?jī)r(jià)對(duì)人口出生率影響的差異，加入人口政策與房?jī)r(jià)的交互項(xiàng)利用式(2)進(jìn)行回歸，結(jié)果見(jiàn)表4列(5)。結(jié)果顯示，交互項(xiàng)回歸系數(shù)為-0.055，達(dá)到1%的顯著性水平，表明與人口政策放開(kāi)之前相比，政策放開(kāi)后房?jī)r(jià)對(duì)人口出生率負(fù)向影響顯著增強(qiáng)。這可能是由于人口政策放開(kāi)后，住房?jī)r(jià)格沒(méi)有給人口增長(zhǎng)帶來(lái)動(dòng)力，反而增加了政策實(shí)施的難度。

從人口政策對(duì)出生率的影響看，其系數(shù)都為負(fù)但并不顯著，在加入政策與房?jī)r(jià)的交互項(xiàng)后，系數(shù)為-0.491且在5%的水平下顯著，說(shuō)明人口政策放開(kāi)雖然對(duì)部分家庭來(lái)說(shuō)二孩率有所提高，但對(duì)整體生育水平影響效果卻并不理想。

由表4列(1)和列(5)可知，人均GDP回歸系數(shù)為0.335和0.303均達(dá)到1%的顯著性水平，結(jié)果表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與出生率之間存在顯著相互促進(jìn)關(guān)系，人均GDP越高，人口的出生率越高。同樣地，財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出與出生率也顯著正相關(guān)。反映出我國(guó)的社會(huì)醫(yī)療保障水平越高，家庭在生育孩子上花費(fèi)的成本就會(huì)相應(yīng)降低，有利于提高家庭的生育意愿。教育水平作為一種主觀(guān)因素，如表4列(5)在1%的顯著性水平下系數(shù)為-0.597的結(jié)果表明教育水平與人口出生率呈顯著負(fù)相關(guān)。城鎮(zhèn)化率也是一個(gè)重要的影響因素,[14]農(nóng)村具有較低的人口密度和生活成本，生育成本的壓力相較于城市會(huì)小很多。王貴東[15]認(rèn)為，二孩政策減緩了經(jīng)濟(jì)活躍人口的下降速度，但這種影響是不可持續(xù)的。就全國(guó)層面來(lái)看，政府需要加強(qiáng)房地產(chǎn)市場(chǎng)管理力度，穩(wěn)定房?jī)r(jià)，將來(lái)需要更深層次的人口改革政策，以釋放人口紅利并更有效地提高人口出生率。

2.分地區(qū)樣本回歸結(jié)果

回歸結(jié)果表明在經(jīng)濟(jì)最為發(fā)達(dá)的Ⅰ類(lèi)地區(qū)(如表4列(2))住房?jī)r(jià)格對(duì)生育行為沒(méi)有顯著影響，但由表4列(6)可知在加入交互項(xiàng)后，房?jī)r(jià)與人口政策的交互項(xiàng)系數(shù)為-0.799在1%的水平下顯著，說(shuō)明Ⅰ類(lèi)地區(qū)人口政策的實(shí)施效果受房?jī)r(jià)影響明顯。Ⅰ類(lèi)地區(qū)高額的生活成本，成為了很多人逃離那里的理由。人均GDP在1%和5%顯著性水平下對(duì)人口出生率都存在正向影響，并且Ⅰ類(lèi)地區(qū)受教育程度普遍較高，較少受傳統(tǒng)思想束縛，因此他們會(huì)選擇提高生育年齡，降低生育率。如表4列(6)教育水平在1%的顯著性水平下與人口出生率負(fù)相關(guān),楊天池,周穎[16]提出生育孩子會(huì)降低女性在工作中的競(jìng)爭(zhēng)力，性別收入擴(kuò)大，成為很多受教育水平較高的在職女性推遲生育決策的重要原因。

由表4列(3、7)所示在經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的Ⅱ類(lèi)地區(qū)房?jī)r(jià)對(duì)出生率在10%水平下系數(shù)為-0.397存在顯著負(fù)影響，人口政策的虛擬變量對(duì)人口出生率的影響并不顯著，可能因?yàn)槿丝谡叩陌l(fā)布會(huì)有部分家庭選擇生育二孩，但Ⅱ類(lèi)地區(qū)整體出生率卻并沒(méi)有因?yàn)檫@一政策而提高。人均GDP對(duì)Ⅱ類(lèi)地區(qū)的出生率增長(zhǎng)在1%水平下存在顯著促進(jìn)作用，由此發(fā)現(xiàn)Ⅱ類(lèi)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)水平對(duì)人口出生率會(huì)產(chǎn)生正向影響，可能是因?yàn)棰蝾?lèi)地區(qū)逐年走高的育兒成本和居高不下的房?jī)r(jià)，使人們對(duì)孩子和房子都望而卻步。老年化率作為最能反應(yīng)地區(qū)的人口結(jié)構(gòu)的指標(biāo)之一，在5%和10%的水平下對(duì)出生率存在顯著正影響，老齡化率的持續(xù)攀升會(huì)降低地區(qū)核心競(jìng)爭(zhēng)力，因此老齡化率促使人口出生率維持正向趨勢(shì)。

從較不發(fā)達(dá)Ⅲ類(lèi)地區(qū)來(lái)看，如表4列(4、8)房?jī)r(jià)系數(shù)為-0.144和-0.178且均在1%的水平下顯著，表明房?jī)r(jià)上漲顯著降低出生率。在加入交互項(xiàng)后系數(shù)為-0.048，結(jié)果表明在人口政策發(fā)布后房?jī)r(jià)對(duì)出生率的抑制作用增強(qiáng)?？刂谱兞恐薪逃?、社會(huì)醫(yī)療保障程度、老齡化率和城鎮(zhèn)化率的影響也相對(duì)比較顯著與前文分析一致。各地區(qū)分析的結(jié)果，有理由說(shuō)明人口政策放開(kāi)背景下房?jī)r(jià)對(duì)人口出生率確實(shí)起到顯著的抑制作用，人口政策放開(kāi)雖然提高了部分家庭二孩率但并未對(duì)整體人口出生率起到明顯促進(jìn)作用，很多家庭即使已經(jīng)處于生育年紀(jì)，也會(huì)因?yàn)榉孔訂?wèn)題不敢結(jié)婚或者生育。

三、結(jié)論與建議

(一)結(jié)論

基于2009-2018年省級(jí)面板數(shù)據(jù)，利用面板回歸模型對(duì)比分析人口政策放開(kāi)前后房?jī)r(jià)對(duì)人口出生率的影響及其變化情況，結(jié)果表明：(1)放開(kāi)的人口政策對(duì)于提高人口出生率的作用并不明顯。(2)持續(xù)走高的房?jī)r(jià)是造成人口政策實(shí)施效果不佳的主要原因，高額的房?jī)r(jià)和養(yǎng)育成本制約生育決策。(3)人口政策放開(kāi)后，房?jī)r(jià)對(duì)于人口出生率的抑制作用影響更大，且無(wú)論在全國(guó)層面或是分地區(qū)均起到明顯抑制作用。

(二)建議

為了提升人口政策實(shí)施效果，提高人口出生率，減緩老齡化進(jìn)程，提出以下政策建議：

1.堅(jiān)持放開(kāi)人口政策，完善養(yǎng)老、生育保障制度

放開(kāi)的人口政策對(duì)人口結(jié)構(gòu)具有正向促進(jìn)效果，應(yīng)繼續(xù)堅(jiān)持此政策，加強(qiáng)政策宣傳力度，掃清政策實(shí)施障礙，保證未來(lái)人口紅利的存在。與此同時(shí)需完善醫(yī)療保險(xiǎn)制度和其他生育保障制度，擴(kuò)大醫(yī)療機(jī)構(gòu)規(guī)模，保障婦女生育后生活水平，避免她們?cè)诠ぷ髦惺艿狡缫?。政策?yīng)針對(duì)中低收入人群的生育和以后孩子的教育狀況實(shí)施相應(yīng)的政府補(bǔ)貼政策，降低生育負(fù)擔(dān)，提高人口出生率。

2.加強(qiáng)房地產(chǎn)市場(chǎng)管理力度，完善多層次住房保障體系

部分地區(qū)房?jī)r(jià)居高不下，會(huì)影響地區(qū)出生率。政府應(yīng)加強(qiáng)房地產(chǎn)市場(chǎng)管理的力度。政府應(yīng)根據(jù)人口收入結(jié)構(gòu)合理規(guī)劃廉租房用地，推行租售同權(quán)政策，并規(guī)范租房市場(chǎng)，作為商品房市場(chǎng)的政策補(bǔ)充形式。政府應(yīng)努力保證合理的住房?jī)r(jià)格，大力開(kāi)發(fā)保障性住房和經(jīng)濟(jì)適用房，完善制度嚴(yán)格監(jiān)管房地產(chǎn)市場(chǎng)交易，并禁止惡性炒房行為。避免因高額的房?jī)r(jià)限制人們的生育意愿。

3.不同地區(qū)因地制宜，合理分配資源

為了提高人口出生率，不同地區(qū)政府應(yīng)該針對(duì)當(dāng)?shù)厍闆r因地制宜，地區(qū)差異化發(fā)展。Ⅰ類(lèi)和Ⅱ類(lèi)地區(qū)人口密集度較高，應(yīng)增加住宅供地面積，城區(qū)面積有限，應(yīng)調(diào)整城市發(fā)展方向，減少城市承載壓力，提高人民生活幸福感，并提升居民生育意愿。地區(qū)間存在明顯的發(fā)展不均衡現(xiàn)象，Ⅲ類(lèi)地區(qū)屬于人口流出省份，房?jī)r(jià)上漲壓力相較于Ⅰ、Ⅱ類(lèi)地區(qū)不太大，更多需要關(guān)注的是發(fā)展生育政策配套設(shè)施，提高人口出生率。